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发布时间:2022-08-17 16:40:00 作者:合肥宇胜
数字化工厂的产生与发展虽然CAD与PDM等专注于产品设计的软件自诞生至今已有二三十年的历史,但在相当长的时间里,由于缺乏科学有效的数据协同管理手段,研发设计阶段所产生的产品数据与信息,无法实现与后续生产规划、生产执行环节同步共享,仅能通过负责生产的工作人员的经验判断安排生产,由信息不对称而造成的一切问题,只能进行被动的应对与处理,不但严重影响实际生产效率,而且还需承担由此产生的额外成本损失。这种由于产品设计与制造环节的数据与信息脱节所引发的种种问题,是制造业的一大痛点。
数字化工厂的产生与发展随着制造业竞争的日益激烈,客户需求的多样化、制造工艺的复杂程度、市场对于质量与效率的诉求不断提升,传统制造业面临巨大挑战。制造企业需要以更短的产品设计制造周期、更快的产品迭代速度、更高的生产效率与更灵活的生产方式来应对这种变革。事实上,业界从未停止使用信息化的手段尝试解决这些问题,其中比较的解决方案,包括二十世纪八十年代提出的计算机集成制造系统(ComputerIntegratedManufacturingSystem,CIMS),但在企业的具体实践当中,限于成本与技术瓶颈问题,尤其是限于体制问题,实施多年收效甚微,无疾而终。
数字化工厂计划明确所需能力试点项目所得出的经验教训可以协助探索并确定必要能力。这些能力取决于公司的生产战略、业务目标以及开发及采用新技术的能力。一些公司力求成为物流领域的羊;一些则从提高生产力或产品质量中获得利润增长;还有一些公司使用数据作为开展的切入点。尽管数字化设备可以为上述发展增添一臂之力,但如果没有在企业、人员、流程和技术层面建立起合适的能力,数字化工厂将无法实现增强业务的目标。
数字化工厂计划精通数据分析和互联互通可能的试点方式是在一到两个工厂内实施垂直整合,涵盖数字工程和集成制造规划,或者是在关键制造设备上安装传感器和执行器,并使用数据分析来探索预测性维护解决方案。随着企业广泛使用数据驱动技术进行流程和质量优化、资源管理以及预测性维护,互联互通成为贯穿数字化工厂的主线。每家公司都需要掌握生成和传输数据的连通工具和系统以及数据分析工具,以提和质量。
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